数学的实践与认识
數學的實踐與認識
수학적실천여인식
MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY
2013年
3期
149-155
,共7页
水资源可持续利用%评价%支持向量机%遗传算法优化%神经网络
水資源可持續利用%評價%支持嚮量機%遺傳算法優化%神經網絡
수자원가지속이용%평개%지지향량궤%유전산법우화%신경망락
water resources sustainable utilization%evaluation%support vector machine%genetic algorithm%artificial neural network
把水资源可持续利用评价问题看成是一个分类问题,利用支持向量机良好的鲁棒性和分类精确性进行评价,并用遗传算法优化了SVM的参数,使其分类精确度更高.对黑龙江省十三个地区进行了实例应用,与人工神经网络和GD-IIM法的结果进行了比较,结果表明,支持向量机模型简单、通用、精度高,可在水资源可持续利用实际评价中推广应用.
把水資源可持續利用評價問題看成是一箇分類問題,利用支持嚮量機良好的魯棒性和分類精確性進行評價,併用遺傳算法優化瞭SVM的參數,使其分類精確度更高.對黑龍江省十三箇地區進行瞭實例應用,與人工神經網絡和GD-IIM法的結果進行瞭比較,結果錶明,支持嚮量機模型簡單、通用、精度高,可在水資源可持續利用實際評價中推廣應用.
파수자원가지속이용평개문제간성시일개분류문제,이용지지향량궤량호적로봉성화분류정학성진행평개,병용유전산법우화료SVM적삼수,사기분류정학도경고.대흑룡강성십삼개지구진행료실례응용,여인공신경망락화GD-IIM법적결과진행료비교,결과표명,지지향량궤모형간단、통용、정도고,가재수자원가지속이용실제평개중추엄응용.
